当前位置: 首页 > news >正文

多维时序 | Matlab实现LSTM-Adaboost和LSTM多变量时间序列预测对比

多维时序 | Matlab实现LSTM-Adaboost和LSTM多变量时间序列预测对比

目录

    • 多维时序 | Matlab实现LSTM-Adaboost和LSTM多变量时间序列预测对比
      • 预测效果
      • 基本介绍
      • 模型描述
      • 程序设计
      • 参考资料

预测效果

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

基本介绍

多维时序 | Matlab实现LSTM-Adaboost和LSTM多变量时间序列预测对比

模型描述

Matlab实现LSTM-Adaboost和LSTM多变量时间序列预测对比(完整程序和数据)
1.输入多个特征,输出单个变量;
2.考虑历史特征的影响,多变量时间序列预测;
4.csv数据,方便替换;
5.运行环境Matlab2018b及以上;
6.输出误差对比图。

程序设计

  • 完整程序和数据获取方式1:同等价值程序兑换;
  • 完整程序和数据获取方式2:私信博主回复Matlab实现LSTM-Adaboost和LSTM多变量时间序列预测对比获取
  • 完整程序和数据获取方式3(直接下载):Matlab实现LSTM-Adaboost和LSTM多变量时间序列预测对比。
 (32,'OutputMode',"last",'Name','bil4','RecurrentWeightsInitializer','He','InputWeightsInitializer','He')dropoutLayer(0.25,'Name','drop2')% 全连接层fullyConnectedLayer(numResponses,'Name','fc')regressionLayer('Name','output')    ];layers = layerGraph(layers);layers = connectLayers(layers,'fold/miniBatchSize','unfold/miniBatchSize');
%-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%% 训练选项
if gpuDeviceCount>0mydevice = 'gpu';
elsemydevice = 'cpu';
endoptions = trainingOptions('adam', ...'MaxEpochs',MaxEpochs, ...'MiniBatchSize',MiniBatchSize, ...'GradientThreshold',1, ...'InitialLearnRate',learningrate, ...'LearnRateSchedule','piecewise', ...'LearnRateDropPeriod',56, ...'LearnRateDropFactor',0.25, ...'L2Regularization',1e-3,...'GradientDecayFactor',0.95,...'Verbose',false, ...'Shuffle',"every-epoch",...'ExecutionEnvironment',mydevice,...'Plots','training-progress');
%% 模型训练
rng(0);
net = trainNetwork(XrTrain,YrTrain,layers,options);
%-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%% 测试数据预测
% 测试集预测
YPred = predict(net,XrTest,"ExecutionEnvironment",mydevice,"MiniBatchSize",numFeatures);
YPred = YPred';
% 数据反归一化
YPred = sig.*YPred + mu;
YTest = sig.*YTest + mu;
————————————————
版权声明:本文为CSDN博主「机器学习之心」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。

参考资料

[1] http://t.csdn.cn/pCWSp
[2] https://download.csdn.net/download/kjm13182345320/87568090?spm=1001.2014.3001.5501
[3] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129433463?spm=1001.2014.3001.5501

http://www.lryc.cn/news/145907.html

相关文章:

  • c语言每日一练(12)
  • 用AI + Milvus Cloud搭建着装搭配推荐系统
  • 41、springboot 整合 FreeMarker 模版技术
  • 每天 26,315 美元罚款?交通安全局要求特斯拉提供 Autopilot数据
  • 3d激光slam建图与定位(2)_aloam代码阅读
  • Java 8 新特性——Lambda 表达式(2)
  • MES管理系统中常用的数据模型有哪些
  • ARM DIY(三)板载串口和 LCD 调试
  • 计算机网络-笔记-第一章-计算机网络概述
  • Oracle-day4:分组查询(带条件)、DDL建表、约束、主从表
  • (详解)数据结构-----------栈与队列 c语言实现
  • 前端文件、图片直传OOS、分片上传、el-upload上传(vue+elementUI)
  • java自动登录 selenium 自动登录并获取cookie
  • vue中 computed()方法详解
  • 在服务器上搭建Jenkins
  • 全面解析MES系统中的报工操作
  • Harbor 私有仓库迁移
  • 制造业物联网革命:智慧工厂数据采集与远程监控管理
  • 软考A计划-网络工程师-复习背熟-网络管理和计算机基础知识
  • springBoot打印精美logo
  • kali开启SSH服务(简单无比)
  • Ubuntu20.04如何更换国内源-阿里云源
  • goland设置
  • 2023年Java核心技术第十篇(篇篇万字精讲)
  • 分享一篇关于如何使用BootstrapVue的入门指南
  • 【1day】复现Cellular Router命令执行漏洞
  • 【Torch API】pytorch 中repeat_interleave函数详解
  • TDesign表单rules通过函数 实现复杂逻辑验证输入内容
  • springgateway网关修改响应后,部分中文乱码问题
  • 微信开发之一键发布群公告的技术实现